相关文章
Retrieval Question Answering paper
目录 层级Transformer多文档摘要Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization检索辅助生成REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-TrainingRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（RAG）检索器DPR[1]生成器 BART跨数据格…
Transformers库Question Answering任务样例
Transformers库Question Answering任务样例
transformer库问答任务的样例，可以直接在colab运行，我这些做学习笔记来大致翻译一下。可以在这里找到Hugging Face提供的各种样例。这里是colab的地址，需要翻。 文章目录 Transformers库Question …
Retrieval Augmented Visual Question Answering with Outside Knowledge
Paper name
Retrieval Augmented Visual Question Answering with Outside Knowledge
Paper Reading Note
URL: https://arxiv.org/pdf/2210.03809.pdf
TL;DR
EMNLP 2022 文章，提出名为 RA-VQA 的一种联合训练方案，该方案可以同时训练答案生成模块和…
Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Reference
源码链接：https://github.com/zengxingchen/ChartQA-MLLM
启发：这篇论文经过数据过滤和数据生成构建了一个高质量图表数据集，可以用于后续研究。不过在图表问答任务的模型上并没有很大创新，主要提出了解冻LLaVA的视觉编码器&…
 库指南)
Visual Question Answering (VQA) 库指南
Visual Question Answering (VQA) 库指南 VQA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA
项目介绍
Visual Question Answering (VQA) 是由GT-Vision-Lab维护的一个开源项目，基于Python，专门用于处理VQA任务，即让机器能够理解…
ACL 2021 Question Answering
1. Few-Shot Question Answering by Pretraining Span Selection
为了消除预训练与抽取式问答任务微调之间的GAP，设计了一种新的预训练方式：Recurring Span Selection。简单来说，就是利用一段文本中重复出现的span，比如下图中的&…
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十三）：文档视觉问答（document-question-answering）
目录
一、引言
二、文档问答（document-question-answering）
2.1 概述
2.2 impira/layoutlm-document-qa
2.2.1 LayoutLM v1
2.2.2 LayoutLM v2
2.2.3 LayoutXLM
2.2.4 LayoutLM v3
2.3 pipeline参数
2.3.1 pipeline对象实例化…
Video Question Answering综述
目录 引言选择型视频问答开放型视频问答选择型、开放型均可的视频问答结论参考文献 引言 视频问答是视觉语言领域较为新兴的一个课题，需要根据视频内容和问题进行分析，得出问题的答案。根据回答形式，可分为：一、选择型视频问答&am…
【人工智能】Transformers之Pipeline（十六）：表格问答（table-question-answering）
目录
一、引言
二、表格问答（table-question-answering）
2.1 概述
2.2 基于BERT的表格问答模型—TAPAS（TAble PArSing）
2.3 应用场景
2.4 pipeline参数
2.4.1 pipeline对象实例化参数
2.4…
【人工智能】Transformers之Pipeline（十四）：问答（question-answering）
目录
一、引言
二、问答（question-answering）
2.1 概述
2.2 bert的改进模型—RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）
2.2.1 技术背景
2.2.2 RoBERTa的改进点
2.2.3 RoBERTa模型结构
2.3 应用场景
2.4 pipeline参数…
)
Question Answering论文(问答系统阅读理解)
1. 概述
两种方法： 基于信息检索的问答系统 IR-based question answering 和 基于知识的问答系统 knowledge-based question answering
IR-based question answering： 给一个用户的问题，首先通过信息检索方法找到相关的文档或短文ÿ…
Stacked Attention Networks for Image Question Answering（用于图像问答的堆叠注意力网络）
Stacked Attention Networks for Image Question Answering Abstract1.introduction2. 相关工作 略3.堆叠注意力网络（SAN）3.1 图像模型3.2 问题模型3.2.1 基于LSTM的问题模型3.2.2 基于CNN的问题模型 3.3 SAN 4.实验4.1 数据集4.2 Baseline和评估方法4.4…
-4.3 BERT、T5与问答系统(BERTT5Question Answering))
自然语言处理(NLP)-4.3 BERT、T5与问答系统(BERTT5Question Answering)
1.概述
1.1 问答系统(Question answering) 基于上下文：输入问题和文本，输出答案；如阅读理解 封闭系统：直接输入问题，输出答案；如聊天机器人 1.2 迁移学习(Transfer learning) 定义：先在有大量训…
)
matlab2015b 在 ubuntu16.04中启动崩溃的问题（on startup crash)
在ubuntu16.04中装了matlab2015b,结果一启动就崩溃，如下图 crash文件: ------------------------------------------------------------------------ Segmentation violation detected at Wed Jul 6 12:39:37 2016 ---------------------------------------…
在使用mysql中出现：Incorrect string value: ‘\xE9\x98\xBF\xE8\x90\xA8XXXXX‘..... 的问题解决方法
今天，使用mysql 给一张表添加了一列varchar类型的列。在插入中文数据时出现这是编码问题，只要将表的类型修改为utf-8就ok了(如下) alter table 数据库名.表名 convert to character set utf8;执行完这条语句之后就可以插入中文数据啦。
如果多张表存在…
屏幕录像专家 EXE视频转MP4
1.下载屏幕录像专家,这里如果只是转换MP4,就不需要破解版的.
2.安装成功后,点击右下角的"试用"
3.找到"转换工具"
4.找到EXE/LXE转出MP4(p)
5.选择浏览框 6.在视频编码器,下方找到:"下载安装相关视频编码器" 7.跳转至页面,找到"下载1&q…
)
SyntaxError: Non-ASCII character ‘\xe4‘ in file xx(路径)
出现的错误如下 出现这个问题一般的原因就是使用的python 版本为 2x ，而代码的路径里面又使用了中文
所以需要在代码的上面添加
# -*- coding: utf-8 -*-
这样就八回报错了，
如果使用python3x 默认支持utf-8 就不会报错。
LX Music for Mac v2.7.0 落雪音乐 超强全网音乐聚合查找播放器
LX Music软件是一款功能强大的音乐编辑和播放工具，它为音乐爱好者以及音乐创作者提供了全面的音乐解决方案。从简单的音乐播放到复杂的音频编辑，LX Music都能满足用户的各种需求。
前往Mac粉笔下载 LX Music for Mac v2.7.0 落雪音乐 超强全网音乐聚…
)
SE63批量翻译事物码描述(TCODE)
来说说，前些天遇到的难题吧 Σ_(꒪ཀ꒪」∠)
“400个事物码描述从中文翻译成英文”
看到的时候的确挺奔溃的ᶘ ᵒᴥᵒᶅ，难道我要用SE63一个一个的把TCODE贴入，然后把英文翻译贴入嘛 ？ 先搜一搜网上有什么解决方法吧Ծ‸Ծ
▼没有找到
但是找到了一些有用的小方法✧⁺⸜…
【图文说明】屏幕录像专家如何安装、录制小文件的录像
1、安装软件
目前最新版是V2022 Build0328，官网地址：下载
下载后运行安装包 安装完成后，在桌面会生成一个快捷图标 2、运行软件
双击桌面的快捷图标，运行软件，首次运行会弹出注册窗口，等右下角倒计时结束…
推荐文章
- python做网站代码_做网站用php还是python网站源代码模板测试
- 【更新】互联网公司可投之参考
- 大数据早报：三江航天与数澜科技达成人工智能合作 谷歌推出 AVA 数据库（10.24）
- 程序员这高薪岗位只有计算机专业的能做？
- 新库上线 | CnOpenData中国工业企业绿色专利及引用被引用数据简介
- 带你了解营销型高端网站建设的特性
- 一个数的亲和数iiic++_小学1-6年级数学公式和定律
- c语言微信昵称大全女生,微信昵称女生大全（精选210个）
- HTML 5 Web Workers
- ufs2.2 协议扫盲(十八)
- git--push报错解决方案
- 关于git sub module提交失败的问题。